查看更多>>摘要:目的 探讨双参数磁共振成像(biparametric magnetic resonance imaging,bpMRI)影像组学联合前列腺特异性抗原密度(prostate-specific antigen density,PSAD)在低、高级别前列腺癌(prostate carcinoma,PCa)中的诊断价值.方法 回顾性分析2018年6月至2022年10月台州市中心医院经病理证实为PCa患者的临床及影像资料.根据Gleason分级分组(Gleason grade group,GGG),将GGG≤2定义为低级别PCa,GGG>2定义为高级别PCa.按7:3比例将不同级别的PCa患者随机分为训练组和测试组.基于T2加权成像(T2 weighted imaging,T2WI)、表观扩散系数(apparent diffusion coefficient,ADC)序列提取影像组学特征,采用最大相关最小冗余、最小绝对收缩和选择算子进行特征选择和降维,并进行5倍交叉验证,保留最佳特征组合构建影像组学模型.通过受试者操作特征曲线(receiver operating characteristic curve,ROC曲线)和Delong检验评估各模型的诊断性能.采用决策曲线分析(decision curve analysis,DCA)评价模型的临床效用.结果 所有模型中,T2WI-ADC-PSAD联合模型的诊断效能最高,在训练组和测试组中的曲线下面积(area under the curve,AUC)分别为0.882、0.772.Delong检验结果显示,在训练组中,T2WI-ADC-PSAD模型与T2WI模型的AUC比较差异无统计学意义(P>0.05),与其他模型的AUC比较差异均有统计学意义(P<0.05).在测试组中,T2WI-ADC-PSAD模型与其他模型的AUC比较差异均无统计学意义(P>0.05).DCA结果显示,当阈值概率低于97%时,T2WI-ADC-PSAD模型可为临床决策提供更高的净效益.结论 BpMRI影像组学联合PSAD可提高对低、高级别PCa的诊断效能,并指导患者的治疗决策.